(57)【要約】【課題】対話結果に基づき、対話の対象となった事項に対する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことが可能となる知識量推定情報生成装置、知識量推定装置、方法、及びプログラムを得る。【解決手段】質問抽出部２は問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから質問の発話列である質問発話列を抽出し、特徴量抽出部３は質問発話列に基づきテキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出し、推定情報生成部４は質問特徴量及び当該質問特徴量の抽出の対象とされたテキストデータに対して予め付与された問合せ者の知識量を示す知識量情報を学習データとして用いてテキストデータに対応する知識量の推定に用いる推定情報を生成し、知識量推定部５は推定対象のテキストデータから抽出された質問特徴量と推定情報生成部４が生成した推定情報とに基づき推定対象のテキストデータに対応する知識量を推定する。【選択図】図１
2013117842.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出手段と、
前記質問抽出手段で抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段で抽出された質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされた前記テキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される前記問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報を学習データとして用いることで、前記テキストデータに対応する前記知識量の推定に用いる推定情報を生成する知識量推定情報生成手段と、
を備えた知識量推定情報生成装置。
【請求項２】
請求項１記載の知識量推定情報生成装置で生成された前記推定情報を予め記憶した記憶手段と、
知識量の推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出手段と、
前記質問抽出手段で抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段で抽出された質問特徴量と前記記憶手段に記憶された前記推定情報とを用いて、推定対象とする前記テキストデータに対応する前記知識量を推定する知識量推定手段と、
を備えた知識量推定装置。
【請求項３】
前記質問特徴量は、前記問合せ者の質問回数、前記回答者の質問回数、前記問合せ者の質問回数と前記回答者の質問回数との比率、前記問合せ者の質問の前記テキストデータにおける発生時期、及び前記回答者の質問の前記テキストデータにおける発生時期、の少なくとも１つからなる
請求項１に記載の知識量推定情報生成装置。
【請求項４】
問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出ステップと、
前記質問抽出ステップで抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップで抽出された質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされた前記テキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される前記問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報を学習データとして用いることで、前記テキストデータに対応する前記知識量の推定に用いる推定情報を生成する知識量推定情報生成ステップと、
を備えた知識量推定情報生成方法。
【請求項５】
請求項４記載の知識量推定情報生成方法で生成された前記推定情報を予め記憶装置に記憶する記憶ステップと、
知識量の推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出ステップと、
前記質問抽出ステップで抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップで抽出された質問特徴量と前記記憶ステップで記憶された前記推定情報とを用いて、推定対象とする前記テキストデータに対応する前記知識量を推定する知識量推定ステップと、
を備えた知識量推定方法。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１記載の知識量推定情報生成装置または請求項２記載の知識量推定装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、知識量推定情報生成装置、知識量推定装置、方法、及びプログラムに係り、特に、問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから問合せ者の当該対話の内容に関する知識量を精度良く推定するのに好適な知識量推定情報生成装置、知識量推定装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プログラムされたコンピュータにより人の知識量を推定する従来技術としては、例えば、特許文献１，２に記載のものがある。これらの特許文献１，２においては、文書検索を行うユーザの分野ごとの知識量や知識の深さといった背景を推定する技術が記載されている。
【０００３】
文書検索では、ユーザが自分の探している情報を得るために、情報に関連しそうなキーワードを指定して検索を実施する。検索の精度を向上させるためには、検索を行うユーザの背景を知るための情報の獲得が重要であることが知られており、このため、例えば特許文献３では、ユーザの指定したキーワード履歴や、閲覧した電子文書の履歴から、どの分野に関して関心があるかといった嗜好分野を推定する技術が記載されている。
【０００４】
しかしながら、特許文献３に記載の嗜好推定技術では、ユーザのよく調べる情報の分野を推定できても、ユーザがその分野において、どの程度精通しているのかといったことは推定できない。
【０００５】
これに対して、特許文献１，２においては、検索システムのユーザログの一部であるクエリログを利用し、クエリログのクエリから分野毎にクエリの専門性度合いを算出し、ユーザの知識量に関する背景を推定することにより、ユーザがその分野において、どの程度精通しているのかといったことが推定できる。
【０００６】
また、非特許文献１においては、上述の特許文献１，２と同様の技術が開示されている。すなわち、使用語彙の専門性に着目し、各単語の専門性をその希少さなどから算出しておき、あるユーザが入力した検索クエリの履歴から、クエリとして使われた単語の専門性の平均値を計算し、当該ユーザの知識量を推定する技術が記載されている。
【０００７】
また、非特許部文献２においては、バス運行情報案内システムのユーザを対象として、音声対話システムにおいてユーザに協調的な対話を行うために、ユーザの知識量を推定する技術が記載されている。ここでは、あるユーザが検索対象としたバス停の履歴から、バス停の属性（市民のみが利用するバス停／それ以外）の割合を求め、ユーザの当該地域に関する知識量を推定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１１−１７０６９９号公報
【特許文献２】特開２０１１−２２１８７２号公報
【特許文献３】特開２０００−１４８７７３号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】佐藤大祐, 安田宜仁, 望月崇由, 鈴木智也, 松浦由美子, 片岡良治, “検索システムユーザの分野別の知識推定”, DEIM Forum 2010 (2010)
【非特許文献２】上野晋一, 駒谷和範, 河原達也, 奥乃博, “バス運行情報案内システムにおけるユーザモデルを用いた適応的応答の生成”, 音声言語情報処理 2002, vol.65, ｐｐ.5-10 (2002)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述の特許文献１，２、及び非特許文献１に記載の知識量推定技術では、人間同士の対話における話者を対象として当該話者の知識量を推定することはできない。
【００１１】
対話の話者に対しても知識量を推定できるようにするためには、音声認識結果を知識量推定の入力として扱えるようにすることが必要である。しかしながら、上述した従来の語彙の専門性を用いてユーザの知識量を推定する技術において音声認識技術を用いる場合には、音声認識結果に含まれる誤認識に弱いという問題がある。
【００１２】
具体的に起こる問題としては、ある話者の発話の音声認識結果に、専門性の高い単語が誤っていくつか出現した場合、その話者の知識量は誤って高いと推定されてしまう恐れがある。
【００１３】
このような対話の話者に対して知識量推定技術を使用する場面の例としてコンタクトセンタの通話分析や音声対話システムが考えられるが、どちらの場合においても、発話を音声認識することは不可欠であるため、このような場面で使用する知識量推定技術には、音声認識結果に含まれる誤認識に頑健であることが求められる。
【００１４】
上述の非特許文献２においては、バス運行情報案内システムにおいてユーザの知識量を推定する際に、あるエリアに居るユーザが電話等で入力する音声情報を音声対話システムにより認識して、当該エリアに関しての当該ユーザの知識量を推定する技術が記載されている。
【００１５】
しかしながら、この技術においても、ユーザが電話等で入力する音声情報は、バス停、乗車場所、及び降車場所等の特定の情報であり、さらに、これらの特定情報の属性、すなわち、市民のみが利用するバス停とその他のバス停、正式なバス停名、最寄りの施設名でのバス停指定など、上述の特許文献１，２、及び非特許文献１と同様に、当該エリアに関してのユーザの専門的な単語を用いて、当該エリアにおけるユーザの知識量を推定するものであり、ユーザの発話の音声認識結果に、専門性の高い単語が誤っていくつか出現した場合には、そのユーザの知識量は誤って高いと推定されてしまう恐れがある。
【００１６】
本発明で解決しようとする問題点は、音声による対話の話者に対する知識量の推定に、従来のユーザの使用語彙の専門性に着目して当該ユーザの知識量を推定する技術を用いた場合には、音声認識結果に含まれる誤認識により、当該話者の知識量を正しく推定することができない恐れがある点である。
【００１７】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、対話結果に基づき、対話の対象となった事項に対する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことが可能となる知識量推定情報生成装置、知識量推定装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の知識量推定情報生成装置は、問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出手段と、前記質問抽出手段で抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段で抽出された質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされた前記テキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される前記問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報を学習データとして用いることで、前記テキストデータに対応する前記知識量の推定に用いる推定情報を生成する知識量推定情報生成手段と、を備えている。
【００１９】
請求項１に記載の知識量推定情報生成装置によれば、質問抽出手段により、問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列が抽出され、特徴量抽出手段により、前記質問抽出手段で抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量が抽出され、知識量推定情報生成手段により、前記特徴量抽出手段で抽出された質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされたテキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される前記問合せ者の知識量を示すものとして予め知識量情報が付与されたデータを学習データとして用いることで、テキストデータに対応する知識量の推定に用いる推定情報が生成される。
【００２０】
すなわち、本発明では、問合せ者の知識量の推定に、対話における問合せ者と回答者とでやりとりされる質問を適用しており、これによって、従来の使用語彙の専門性に着目して問合せ者の知識量を推定する技術における誤認識に伴う不具合を解決することができるようにしている。
【００２１】
なお、前記学習データには、前記質問特徴量の抽出の対象とされた問合せ者と回答者との対話を書き起こしたテキストデータや、問合せ者と回答者との対話の音声データから音声認識処理を行って作成したテキストデータ等が含まれる。知識量情報は、例えば、テキストデータ及び問合せ者と回答者との対話の音声データの少なくとも何れか一方を用いて事前に人手で付与しておく。
【００２２】
このように、請求項１に記載の知識量推定情報生成装置によれば、問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出し、抽出した質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出し、抽出した質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされたテキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される前記問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報を学習データとして用いることで、前記テキストデータに対応する知識量の推定に用いる推定情報を生成しているので、この推定情報を用いることで、対話の対象となった事項に関する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことができる。
【００２３】
一方、上記目的を達成するために、請求項２に記載の知識量推定装置は、請求項１記載の知識量推定情報生成装置で生成された前記推定情報を予め記憶した記憶手段と、知識量の推定対象の問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出手段と、前記質問抽出手段で抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段で抽出された質問特徴量と前記記憶手段に記憶された前記推定情報とを用いて、推定対象とする前記テキストデータに対応する前記知識量を推定する知識量推定手段と、を備えている。
【００２４】
請求項２に記載の知識量推定装置によれば、記憶手段により、請求項１記載の知識量推定情報生成装置で生成された推定情報が予め記憶され、質問抽出手段により、知識量の推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列が抽出され、特徴量抽出手段により、前記質問抽出手段で抽出された質問発話列に基づき、テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量が抽出され、知識量推定手段により、前記特徴量抽出手段で抽出された質問特徴量と前記記憶手段で予め記憶された推定情報とを用いて、推定対象とするテキストデータに対応する知識量が推定される。
【００２５】
このように、請求項２に記載の知識量推定装置によれば、請求項１記載の知識量推定情報生成装置で生成された推定情報を予め記憶し、推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出し、抽出した質問発話列に基づき、テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出し、抽出した質問特徴量と記憶した推定情報とを用いて、推定対象とするテキストデータに対応する知識量を推定しているので、対話の対象となった事項に関する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことができる。
【００２６】
なお、請求項２に記載の知識量推定装置における質問抽出手段と特徴量抽出手段は、請求項１記載の知識量推定情報生成装置における質問抽出手段と特徴量抽出手段を共有して用いることができる。
【００２７】
また、本発明は、請求項３に記載した発明のように、前記質問特徴量が、前記問合せ者の質問回数、前記回答者の質問回数、前記問合せ者の質問回数と前記回答者の質問回数との比率、前記問合せ者の質問が発生した前記テキストデータにおける時期、及び前記回答者の質問が発生した前記テキストデータにおける時期、の少なくとも１つからなるものとして良い。これらの質問特徴量は、何れも比較的容易にかつ高精度で抽出することができるため、他の特徴量を適用する場合に比較して、より簡易かつ高精度で、対話の対象となった事項に対する問合せ者の知識量の推定を行うことができる。
【００２８】
一方、上記目的を達成するために、請求項４に記載の知識量推定情報生成方法は、問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出ステップと、前記質問抽出ステップで抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量抽出ステップで抽出された質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされた前記テキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される前記問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報を学習データとして用いることで、前記テキストデータに対応する前記知識量の推定に用いる推定情報を生成する知識量推定情報生成ステップと、を備えている。
【００２９】
従って、請求項４に記載の知識量推定情報生成方法によれば、請求項１に記載の発明と同様に作用するので、請求項１に記載の発明と同様に、生成した推定情報を用いることで、対話の対象となった事項に対する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことができる。
【００３０】
一方、上記目的を達成するために、請求項５に記載の知識量推定方法は、請求項４記載の知識量推定情報生成方法で生成された前記推定情報を記憶装置に予め記憶する記憶ステップと、知識量の推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出する質問抽出ステップと、前記質問抽出ステップで抽出された質問発話列に基づき、前記テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量抽出ステップで抽出された質問特徴量と前記記憶ステップで記憶された前記推定情報とを用いて、推定対象とする前記テキストデータに対応する前記知識量を推定する知識量推定ステップと、を備えている。
【００３１】
従って、請求項５に記載の知識量推定方法によれば、請求項２に記載の発明と同様に作用するので、請求項２に記載の発明と同様に、対話の対象となった事項に対する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことができる。
【００３２】
一方、上記目的を達成するために、請求項６に記載のプログラムによれば、コンピュータを請求項１に記載の知識量推定情報生成装置または請求項２に記載の知識量推定装置と同様に作用させることができるので、当該知識量推定情報生成装置または当該知識量推定装置と同様に、対話の対象となった事項に対する問合せ者の知識量の推定を精度良く行うことができる。
【発明の効果】
【００３３】
問合せ者と回答者との対話における質問から抽出した質問の発生状態に関する特徴量を用いて該対話の対象となった事項に関する問合せ者の知識量を推定することで、使用語彙や会話内容の分野によらず、問合せ者の知識量を高精度に推定することができる。また、使用語彙に依存しない質問の発生状態に関する特徴量を用いるため、音声認識の誤りによる影響を受けにくい。使用語彙や会話内容の分野ごとに学習データを用意する必要もない。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】実施の形態に係る知識量推定装置の機能的な構成例を示すブロック図（一部流れ図）である。
【図２】実施の形態に係る知識量推定装置のコンピュータ構成例を示すブロック図である。
【図３】実施の形態に係る知識量推定装置により実行される学習処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】実施の形態に係る知識量推定装置により実行される推定処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】実施の形態に係る知識量推定装置で用いられる質問パターン情報の一例を示す模式図である。
【図６】実施の形態に係る知識量推定装置の動作の説明に供する図であり、発話列からなるテキストデータの一例を示す模式図である。
【図７】実施の形態に係る知識量推定装置の動作の説明に供する図であり、ユーザの発話内容情報の一例を示す模式図である。
【図８】実施の形態に係る知識量推定装置の動作の説明に供する図であり、オペレータの発話内容情報の一例を示す模式図である。
【図９】実施の形態に係る知識量推定装置の動作の説明に供する図であり、判定基準情報の一例を示す模式図である。
【図１０】実施の形態に係る知識量推定装置の動作の説明に供する図であり、評価結果情報の一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本例では、コンタクトセンタにおけるオペレータとユーザとの対話（以下コンタクトセンタ通話という）の音声認識結果を入力として、ユーザの知識量を推定することを例として説明を行う。
【００３６】
本実施の形態に係る知識量推定装置１０は、図１に示される機能的な構成を備えており、図２に示されるコンピュータ構成を有している。そこで、まず、図２を参照してコンピュータの構成を説明する。
【００３７】
図２に示すように、本実施の形態に係る知識量推定装置１０は、知識量推定装置１０全体の動作を司るＣＰＵ（Central Processing Unit；中央処理装置）２２と、ＣＰＵ２２による各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２４と、各種制御プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）２６と、各種情報を記憶するために用いられるハードディスク２８（図中、「ＨＤＤ」２８と記載）と、キーボード１４、マウス１６、及びディスプレイ１８と、外部に接続された装置との間の各種情報の授受を司る外部インタフェース３０（図中、「外部Ｉ／Ｆ」３０と記載）と、を備えており、これら等がシステムバスＢＵＳにより相互に接続されて構成されている。なお、外部インタフェース３０には例えば対話でやりとりされる音声データを入出力するヘッドセット等の通話装置５０が接続されている。
【００３８】
ＣＰＵ２２は、ＲＡＭ２４、ＲＯＭ２６、及びハードディスク２８に対するアクセス、キーボード１４及びマウス１６を介した各種情報の取得、ディスプレイ１８に対する各種情報の表示、及び外部インタフェース３０に接続された通話装置５０を介してやりとりされる音声データからなる対話情報の入出力等を、各々行うことができる。
【００３９】
ＣＰＵ２２が、ハードディスク２８に記憶された本発明に係る知識量推定装置としての処理を制御するプログラムを、ＲＡＭ２４に読み込み実行することにより、図１に示す本発明に係る知識量推定装置１０における各処理部の機能が実行される。
【００４０】
図１に示すように、本実施の形態に係る知識量推定装置１０においては、発話列抽出部１、質問抽出部２、特徴量抽出部３、推定情報生成部４、知識量推定部５が、プログラムされたコンピュータ処理により実現される機能として設けられている。
【００４１】
このような構成からなる本実施の形態に係る知識量推定装置１０における処理部は、大きく分けて「学習部」と「推定部」からなる。
【００４２】
学習部は、発話列抽出部１、質問抽出部２、特徴量抽出部３、推定情報生成部４を含み、予め学習用に用意された、問合せ者と回答者との対話に対する音声認識結果（学習用通話）７の対話情報が入力されると、まず、発話列抽出部１において、発話列からなるテキストデータを抽出する。
【００４３】
次に、質問抽出部２において、発話列抽出部１により抽出された問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出し、特徴量抽出部３において、質問抽出部２で抽出された質問発話列に基づき、当該テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する。
【００４４】
そして、推定情報生成部４において、特徴量抽出部３で抽出された質問特徴量４ａ（図中、「特徴量４ａ」と記載）、及び当該質問特徴量４ａの抽出の対象とされたテキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報４ｂ（図中、「知識量ラベル４ｂ」と記載）を学習データとして用いることで、モデル生成機能４ｃ（図中、「知識量と特徴量を対応付けるモデル生成４ｃ」と記載）により、テキストデータに対応する知識量の推定に用いる推定情報を生成する。
【００４５】
このように、本例の学習部は、本発明に係る知識量推定情報生成装置に相当する。そして、学習部において、このような処理を、比較的多数の予め用意された対話に対して行うことにより、推定情報をモデル情報５ａ（図中、「モデル５ａ」と記載）として生成し、ハードディスク２８等の記憶装置に記憶する。
【００４６】
一方、推定部は、発話列抽出部１、質問抽出部２、特徴量抽出部３、知識量推定部５を含み、学習部（知識量推定情報生成装置）において生成され、ハードディスク２８等の記憶装置に記憶されたモデル情報５ａを用いて、推定の対象となる個別の対話における問合せ者の当該対話の事項に関する知識量を推定する。
【００４７】
すなわち、推定の対象となる個別の対話である通話ｉの音声認識結果（推定対象）６が入力されると、まず、発話列抽出部１において、発話列からなるテキストデータを抽出する。なお、通話ｉの音声認識結果（推定対象）６は、認識精度が低すぎるものについては、用いなくても良い。
【００４８】
次に、質問抽出部２において、発話列抽出部１により抽出された推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出し、特徴量抽出部３において、質問抽出部２により抽出された質問発話列に基づき、当該テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出する。
【００４９】
そして、知識量推定部５においては、照合機能５ｃ（図中、「モデルと照合して知識量を推定５ｃ」と記載）により、特徴量抽出部３で抽出された質問特徴量と、学習部の推定情報生成部４により生成され、ハードディスク２８等の記憶装置にモデル情報５ａとして記憶された推定情報とを用いて、推定対象とするテキストデータに対応する知識量を推定する。このようにして推定したテキストデータに対応する知識量が、推定対象として入力された通話ｉの話者（ユーザ）の知識量８（図中、「出力：通話ｉの知識量ラベル８」と記載）として出力される。
【００５０】
なお、本例では、学習部と推定部において、共通な発話列抽出部１、質問抽出部２、特徴量抽出部３については同一のものを使用しているが、学習部と推定部のそれぞれで異なる発話列抽出部１、質問抽出部２、特徴量抽出部３を用いる構成としても良い。
【００５１】
また、本実施の形態に係る知識量推定装置１０では、図２に示す通話装置５０で入出力される音声データに対して、ＣＰＵ２２のプログラムされた処理により、音声認識処理を行いテキストファイルに変換し、通話ｉの音声認識結果（推定対象）６及び音声認識結果（学習用通話）７を生成する。
【００５２】
そして、発話列抽出部１においては、テキストファイルである音声認識結果（学習用通話）７から、発話に該当する部分のみを取り出す。通常、音声認識結果は、時間情報や認識精度を示す情報などが含まれている場合が多いため、この処理が必要となる。
【００５３】
もし、発話列抽出部１に入力されるデータが、音声認識結果を示すテキストファイルではなく、発話列からなるテキストデータが入力される場合には、発話列抽出部１での処理は不要である。
【００５４】
また、本例では、質問抽出部２においては、対話におけるオペレータとユーザの全発話に対し、その発話が「質問」であるかどうかを判別する。
【００５５】
また、特徴量抽出部３においては、質問抽出部２で抽出された質問の回数、ユーザ対オペレータの質問回数の比率、及び質問の当該対話における発生時期（タイミング）等を、質問特徴量として抽出する。
【００５６】
また、推定情報生成部４における質問特徴量と知識量との対応付けのモデル化、及び知識量推定部５での、ユーザ側の話者の知識量の自動推定は、例えば、公知技術である「教師あり学習（Supervised learning）」の識別手法の１つである「Support  Vector  Machine  (SVM)」などを用いる。
【００５７】
以下、図３と図４を用いて、本実施の形態に係る知識量推定装置１０の、発話列抽出部１、質問抽出部２、特徴量抽出部３、推定情報生成部４、及び知識量推定部５による処理内容の詳細な説明を行う。
【００５８】
図３においては、本実施の形態に係る知識量推定装置１０の学習部における処理内容を示しており、まず、予め定められた所定量の音声データが入力されたか否かを判別し（ステップＳ１０１）、入力されると当該音声データを再生すると共に（ステップＳ１０２）、音声認識処理を行って音声データをテキストデータに書き起こし（ステップＳ１０３）、発話列抽出部１により、音声認識結果を書き起こしたテキストデータから、発話に該当する発話列のテキストデータを抽出する（ステップＳ１０４）。
【００５９】
例えば、音声認識結果がxmlファイルであり、発話に該当する部分が<TEXT>と</TEXT>で囲んで示されている場合は、正規表現を用いたパターンマッチングで<TEXT>と</TEXT>で囲まれている部分を特定すれば発話を抽出することができる。
【００６０】
次に、質問抽出部２において、発話列抽出部１によって抽出された発話列からなるテキストデータに対して、入力された音声データにより示される対話で交わされるユーザとオペレータ間でやりとりされた各発話が「質問」であるか否かの判別処理を行い、「質問」であると判別した発話列のテキストデータを質問発話列として抽出する（ステップＳ１０５）。
【００６１】
ここでの対話で交わされる各発話が「質問」であるかどうかの判別は、例えば、「今村賢治、泉朋子、菊井玄一郎、佐藤理史,“述部機能表現の意味ラベルタガー”,言語処理学会第１７回年次大会発表論文集  (２０１１)」等に記載の公知の技術を用いて、統計的手法によって自動的に行っても良いし、予め用意された質問を表す言語表現とのパターンマッチング技術によって行っても良い。
【００６２】
本例では後者のパターンマッチング技術を採用し、図５の質問パターン情報として例示するように、「ですか。」「ますか。」などのパターンを用いて質問発話列を抽出する。なお、図５に示すパターン情報は、図２におけるハードディスク２８等に予め記憶され、ＲＡＭ２４に読み出されて用いられるものとする。
【００６３】
次に、特徴量抽出部３において、質問抽出部２によって抽出された各質問発話列から、ユーザとオペレータのそれぞれの質問発話列を用いて、後で詳細を説明する３種類（「１．ユーザとオペレータのそれぞれの質問回数」、「２．ユーザ対オペレータの質問比率」、「３．ユーザ及びオペレータの質問の時期（タイミング）」）の質問特徴量を抽出する（ステップＳ１０６）。なお、このような複数の特徴量は特徴量ベクトルと呼ばれる。
【００６４】
そして、推定情報生成部４において、ステップＳ１０２の処理で再生された音声データに応じて、当該音声データにより示される対話に対して正解ラベルとしての知識量情報（知識量ラベル４ｂ）が入力されると（ステップＳ１０７）、特徴量抽出部３により抽出された質問特徴量（特徴量ベクトル）と、入力された知識量情報（知識量ラベル４ｂ）を１対１の組にして学習データとし、この学習データを入力として、公知のパターン識別手法である「Support  Vector  Machine  (SVM)」を用いてモデルの学習を行うことで、特徴量から知識量の推定に用いるモデル情報５ａ（推定情報）を生成し（ステップＳ１０８）、その後に本処理を終了する。
【００６５】
「Support  Vector  Machine  (SVM)」は２値の判別手法である。「Support  Vector  Machine  (SVM)」を用いて知識量を２段階で推定する場合には、「知識量が大きい」に該当するか、それ以外かを判別するモデルを作成する。モデル作成の際には、例えば、「知識量が大きい」に該当する学習データを正の学習データとし、それ以外を負の学習データ（「知識量が小さい」に該当する学習データ）として学習を行う。
【００６６】
「Support  Vector  Machine  (SVM)」を用いて知識量を３段階で推定する場合には、学習により段階別に３つのモデルを作成する。「知識量が大きい」に該当するか、それ以外かを判別するモデル１、「知識量が中程度」に該当するか、それ以外かを判別するモデル２、「知識量が小さい」に該当するか、それ以外かを判別するモデル３、の３つのモデルである。例えば、モデル１では、「知識量が大きい」に該当する学習データを正の学習データとし、それ以外を負の学習データとして学習を行う。モデル２では、「知識量が中程度」に該当する学習データを正の学習データとし、それ以外を負の学習データとして学習を行う。モデル３では、「知識量が小さい」に該当する学習データを正の学習データとし、それ以外を負の学習データとして学習を行う。
【００６７】
なお、本例では、パターン識別に「Support  Vector  Machine  (SVM)」を用いてモデルの学習を行っているが、これに限定されるものではなく、例えば、バックプロパゲーション学習等によるニューラルネットワークを用いた学習を行うことでも良い。また、特徴量対知識量のテーブルを作成し、当該テーブルに基づいて知識量を判別する方法を用いても良い。なお、生成されたモデル情報５ａは、図２におけるハードディスク２８等の記憶装置に記憶される。
【００６８】
一方、図４においては、本実施の形態に係る知識量推定装置１０の推定部における処理内容を示しており、推定対象となるコンタクトセンタでのユーザとオペレータとの間の対話（通話）（以下、「推定対象対話」という。）の音声データが入力されると（ステップＳ２０１）、当該音声データに対する音声認識処理を行った後（ステップＳ２０３）、図３のステップＳ１０４〜Ｓ１０６と同様、発話列抽出部１、質問抽出部２、及び特徴量抽出部３の各処理（ステップＳ２０４，Ｓ２０５，Ｓ２０６）を行い、その後、知識量推定部５において、推定情報生成部４と同様に「Support  Vector  Machine  (SVM)」を用いて、ステップＳ２０６の処理により得られた質問特徴量（特徴量ベクトル）を、前述した学習部による処理（図３）により生成されたモデル情報５ａと照合することにより、推定対象対話が、何れの知識量に該当するものであるかを特定することで、推定対象対話を行っている当該ユーザ（話者）の知識量を推定する（ステップＳ２０９）。なお、知識量推定部５に関しても、推定情報生成部４と同様、「Support  Vector  Machine  (SVM)」を用いて知識量の推定を行うものとするが、ニューラルネットワークを用いた推定等、他のどのような推定手法を用いても構わない。「Support  Vector  Machine  (SVM)」を用いて、例えば上記のモデル１〜３により知識量の推定を行う場合には、モデル１〜３それぞれを用いて判別を行い、最も適合したモデルの正のデータに対応する知識量を話者の知識量とする。
【００６９】
次に、特徴量抽出部３が抽出する、３種類の質問特徴量、すなわち、「１．ユーザとオペレータのそれぞれの質問回数」、「２．ユーザ対オペレータの質問比率」、及び「３．ユーザ及びオペレータの質問の時期（タイミング）」からなる特徴量ベクトルについて詳細に説明する。
【００７０】
まず、「１．ユーザとオペレータのそれぞれの質問回数」について以下に説明する。
【００７１】
コンタクトセンタでの対話（通話）において質問が果たす役割のうち、最も基本的なものは、相手に対して情報の提供を要求することである。具体的には、ユーザが発する質問は、そのユーザに欠けている知識をオペレータに提供してもらうためのものであり、また、オペレータが発する質問は、ユーザの用件や置かれた状況について情報を提供してもらうためのものである。
【００７２】
つまり、ユーザの質問回数は、ユーザに足りない知識の量を反映しており、また、オペレータの質問回数は、ユーザの用件・状況把握にかかった労力を反映していると言える。ここで、オペレータがユーザの用件・状況を把握しようとする際は、知識量の少ないユーザとの対話において、より多くの労力を要すると考えられるため、ユーザとオペレータの質問回数を用いれば、ユーザの知識量を推定することができる。
【００７３】
本例では、ユーザの質問回数とオペレータの質問回数のそのままの値を特徴量として用いることとする。例えば、図６の発話列からなるテキストデータ５００で例示する対話内容の場合、アンダーラインが付与された部分を含む発話が「質問」であり、図６の例では、オペレータとユーザ共に、質問回数は２回ずつということになる。
【００７４】
従って、ここでは、特徴量として使う値は、オペレータによる質問回数、ユーザによる質問回数は共に「２」となる。なお、この図６に示す発話列からなるテキストデータ５００は、ＲＡＭ２４、ハードディスク２８等の記憶装置に記憶される。
【００７５】
次に、「２．ユーザ対オペレータの質問比率」について以下に説明する。
【００７６】
知識量の少ないユーザは、オペレータから聞かれた質問を的確に解釈できないことがしばしばあり、相手（オペレータ）の質問に対してさらに質問で返す「質問返し」が頻繁に起こる。よって、オペレータの質問回数に対し、ユーザの質問回数の比率が高ければ、そのユーザの知識量は少ないと推定することができる。
【００７７】
なお、ここで、ユーザ対オペレータの質問比率とは、一方の話者の質問回数を他方の質問回数で単純に割った値でも、パーセンテージ等の正規化した値でも、比率を表しうる値であれば良い。本例では、以下の式で算出した値を特徴量として用いる。
【００７８】
ユーザ対オペレータの質問比率＝ユーザの質問回数÷オペレータの質問回数
図６に示す対話内容を例に、質問比率を計算すると、「２÷２＝１」となり、特徴量として使う値（比率）は「１」となる。
【００７９】
次に、「３．ユーザ及びオペレータの質問の時期（タイミング）」について以下に説明する。
【００８０】
対話の時系列において、ユーザがどのあたり（時期（タイミング））で最も多く質問をするかというのは、ユーザの知識量によって異なる。
【００８１】
具体的には、知識量の少ないユーザの場合、対話の冒頭で多くの質問を投げかけ、その後の対話では、終始オペレータの説明を聞いていることが多い。つまり、知識量の少ないユーザの質問は、対話の冒頭に偏って出現することが多い。
【００８２】
それに対して、知識量の多いユーザは、自身の用件や状況の説明から対話を開始することが多く、さらに、対話を通して発せられる質問回数が比較的少ないため、対話の特定の位置に質問が偏って出現することはあまりない。
【００８３】
従って、ユーザの質問回数のピークが対話の冒頭部分に表れている場合、そのユーザの知識量は少ないと推定できる。
【００８４】
これに対して、オペレータが質問するタイミングについては、例えば、質問回数のピークが冒頭部分に表れている場合、ユーザの用件や状況を把握するのに苦労していることが反映されていると考えられ、そのオペレータの対話相手であるユーザは知識量が少ないと推定できる。
【００８５】
一方、オペレータの質問回数のピークが対話の後半に表れている場合、オペレータが、対話の相手であるユーザの、高度な知識を要する問い合わせ内容にうまく回答することができず、オペレータの方が頻繁に質問返しをしているととらえることができる。
【００８６】
従って、対話の後半にオペレータの質問回数のピークが表れる場合、その対話の相手であるユーザの知識量は多いと推定できる。
【００８７】
以上の例から分かるように、ユーザとオペレータのそれぞれの質問の当該対話における発生時期（タイミング）を把握すれば、ユーザの知識量を推定することができる。
【００８８】
さらに、本例では、発話数を単位として対話の時系列を捉えた上で、２種類の方法によって、質問を発話する時期（タイミング）の特徴量として抽出する。１種類目は、対話の冒頭の１割の区間における質問回数を特徴量とするもので、２種類目は、対話を５等分に区分し、どの対話区分に最も多くの質問が出現するかを特徴量とするものである。
【００８９】
具体的には、質問が最も多く出現した対話区分に対応する特徴量の値を「１」とし、残りの対話区分に対応する値を「０」とする。
【００９０】
図７で示されるユーザの発話内容情報を例にすると、対話の冒頭の１割の区間における質問回数は３回となり、特徴量として用いる値は「３」となる。なお、図７で示されるユーザの発話内容情報は、ＲＡＭ２４、ハードディスク２８等の記憶装置に記憶される。
【００９１】
また、図８で示されるオペレータの発話内容情報を例に考えると、最も多くの質問が発話されたのは対話区分（１）ということになり、各対話区分（１）〜（５）に対応する特徴量の値は順に「１」、「０」、「０」、「０」、「０」となる。なお、図８で示されるオペレータの発話内容情報は、ＲＡＭ２４、ハードディスク２８等の記憶装置に記憶される。
【００９２】
なお、対話における発話のタイミングを捉える方法については、本例のような、対話を発話数で何等分かに区分するという方法の他に、時間情報で何等分かに区分しても良いし、対話開始から何秒後に発話されたか、また、何発話目であるか、あるいは、対話全体の何％の位置で発話されたかなど、発話の時系列が表せるものであれば良い。
【００９３】
これにより、本例で使用した複数の質問特徴量（特徴量ベクトル）は、「１：オペレータの質問回数」、「２：ユーザの質問回数」、「３：ユーザ対オペレータの質問比率」、「４：対話の冒頭の１割の区間におけるユーザの質問回数」、「５〜９：オペレータの質問のタイミング」、「１０〜１４：ユーザの質問のタイミング」となる。
【００９４】
なお、これらの特徴量ベクトルは、オペレータがベテランで経験値が高いか、新人で経験値が低いかによっても、その値が変化する。そのため、予めオペレータの経験値の高低に応じた重み付けを行うことも有効である。
【００９５】
例えば、オペレータがベテランで経験値が高い場合には、ユーザに対する質問を的確に行うことができるので、オペレータからの質問に対するユーザから質問回数は少なくなる。このような場合、「１：オペレータの質問回数」と「２：ユーザの質問回数」の質問特徴量の値は、他の場合に比較して、いずれも小さくなるので、当該質問特徴量の値を大きくするように重み付けを行い、同様に、「３：ユーザ対オペレータの質問比率」の質問特徴量の値は小さくなるので、当該質問特徴量の値を大きくするように重み付けを行うことができる。なお、以下、本例では、このような重み付けは行わないものとして説明する。
【００９６】
次に、本実施の形態に係る知識量推定装置１０に対する評価実験例について説明する。ここでは、複数のコンタクトセンタでの通話における各ユーザ役を対象として知識量の推定を行い、その評価実験を行った。
【００９７】
ここで、本実施の形態に係る知識量推定装置１０への入力としては、各コンタクトセンタでの通話のオペレータとユーザの両方の音声認識結果を用い、音声認識結果として得られた発話列からなるテキストデータを用いて上述した各種の質問特徴量を抽出する。
【００９８】
また、各通話に対する知識量の推定結果に対する評価に用いる正解ラベル（知識量情報）としては、人間の主観評価で、各通話における各ユーザが「知識量小」、「知識量大」のどちらに該当するかを、図９において判定基準情報として示される判定基準に従って判定させ、各通話に対して知識量情報（知識量ラベル）を付与した。なお、図９の判定基準情報は、予めハードディスク２８に記憶されており、当該ハードディスク２８から読み込まれてＲＡＭ２４に記憶されて用いられる。
【００９９】
この評価実験例では、オペレータとユーザの音声認識結果と知識量ラベルの対は、１１５通話分用意した。そのうち、５４通話に「知識量小」のラベルが付与され、６１通話に「知識量大」のラベルが付与されている。
【０１００】
各通話に付与された知識量ラベルと、各通話から抽出した質問特徴量を対応付けるモデルの学習、及び知識量の推定の評価は、データを５分割したうちの４つを学習データとし、残り１つを評価データとすることで５パターンのデータセットを用意する５分割交差検定によって実施した。
【０１０１】
今回の例で、知識量の推定に使用した質問特徴量は、(ｉ)オペレータ役の質問回数、(ｉｉ)ユーザ役の質問回数、(ｉｉｉ)ユーザ役対オペレータ役の質問比率、(ｉｖ)冒頭の１割以内におけるユーザ役の質問回数、(ｖ)オペレータ役の質問が最も多く出現するタイミング、(ｖｉ)ユーザ役の質問が最も多く出現するタイミングの６種類とした。また、各通話から抽出した質問特徴量と、知識量ラベルの対応付けの学習、及び知識量の推定には、「Support  Vector  Machine  (SVM)」を用いた。
【０１０２】
一方、評価指標として、本例の精度評価では、正確性の指標である「適合率」を利用する。この指標は、推定した結果の中に正解の知識量ラベルと一致するものがどのくらいあるかを示すものである。
【０１０３】
このように、適合率を重視するのには理由がある。すなわち、本例で知識量の推定の対象としたコンタクトセンタでの通話は、データ数が膨大であるのが一番の特徴である。その膨大な通話データから、分析すべき対象を正確に絞り込むのが本発明を利用する大きな目的であると考えると、適合率が重要な意味を持つといえる。
【０１０４】
本評価例では、「知識量小」を推定する問題と捉え、以下の式を用いて適合率を算出した。
【０１０５】
適合率＝正しく推定できた「知識量小」の数÷「知識量小」として推定した総数
なお、本実験例では、この適合率に加え、網羅性の指標である「再現率」、及び「再現率」と「適合率」の調和平均であるＦ値も同時に評価し、参考にした。再現率は以下の式を用いて算出した。
【０１０６】
再現率＝正しく推定できた「知識量小」の数÷全データ中の「知識量小」の数
また、Ｆ値については、以下の式を用いて算出した。
【０１０７】
Ｆ値＝（２×適合率×再現率）÷（適合率＋再現率）
【０１０８】
５分割交差検定では、全１１５通話分のデータから５つの学習データ・評価データの対を作って学習と精度評価を行っている。今回の実験例では、５つのデータそれぞれの推定結果から算出した適合率のマイクロ平均によって評価を行った。
【０１０９】
本例の評価では、用意したデータ１１５通話のうち５４通話に対して「知識量小」のラベルが付与されている。そして、用意した１１５通話全ての通話に対して「知識量小」の知識量ラベルを付与した場合の精度をベースラインとして設定すると、この場合、上述した算出方法での「適合率」、「再現率」、「Ｆ値」の算出結果は、図１０の評価結果情報に示すように、それぞれ「０．４７」、「１．００」、「０．６４」となる。
【０１１０】
これに対して、(ｉ)オペレータ役の質問回数と(ｉｉ)ユーザ役の質問回数のみを質問特徴量として性能を評価した結果、図１０の「回数」に対応して示すように、「適合率」、「再現率」、「Ｆ値」の算出結果は、それぞれ「０．６４」、「０．４３」、「０．５１」となり、ベースラインと比較して「適合率」が「０．１７」向上した。
【０１１１】
また、「回数」と共に、(ｉｉｉ)ユーザ役対オペレータ役の質問比率もあわせて質問特徴量として性能を評価した結果、図１０の「回数＋比率」に対応して示すように、「適合率」、「再現率」、「Ｆ値」の算出結果は、それぞれ「０．６８」、「０．４３」、「０．５２」となり、ベースラインと比較して「適合率」が「０．２１」向上した。
【０１１２】
さらに、「回数」と「比率」と共に、(ｉｖ)冒頭の１割以内におけるユーザ役の質問回数、(ｖ)オペレータ役の質問が最も多く出現するタイミング、及び(ｖｉ)ユーザ役の質問が最も多く出現するタイミングもあわせて質問特徴量としてまとめて性能を評価した結果、図１０の「回数＋比率＋タイミング」に対応して示すように、「適合率」、「再現率」、「Ｆ値」の算出結果は、それぞれ「０．７０」、「０．４３」、「０．５３」となり、ベースラインと比較して「適合率」が「０．２３」向上した。
【０１１３】
このように、図１０に示すように、「回数」の特徴量のみを用いた場合でも、ベースラインと比較して適合率が０．１７向上し、本例で提案する質問特徴量の全てを使った「回数＋比率＋タイミング」の場合は、ベースラインと比較して適合率が０．２３向上した。Ｆ値を比較すると、本例の提案技術では、ベースラインと比較して０．１１〜０．１３低下しているが、通話分析において重要となる適合率を向上させることができる点で、本例は有用である。
【０１１４】
なお、それぞれの質問特徴量を用いた推定結果の正解・不正解の比率に違いがあるか否かを調べるために、「マクネマー検定（McNemar's Test）」を行ったところ、「回数＋比率」や「回数＋比率＋タイミング」を用いた推定結果とベースラインの推定結果との間には、有意な差（ｐ＜０．０５）があることが示された。
【０１１５】
なお、本評価例では、問合せ者と回答者の質問回数のみを用いた例と、この質問回数、及び問合せ者の質問回数と回答者の質問回数との比率を組み合わせて用いた例、及びこれらの質問回数、比率と共に、問合せ者と回答者の質問のテキストデータにおける発生時期を組み合わせて用いた例を示しているが、例えば、問合せ者の質問回数と回答者の質問回数との比率のみを用いて、または問合せ者と回答者との質問のテキストデータにおける発生時期のみを用いて、あるいは、問合せ者の質問回数と回答者の質問回数、及び問合せ者と回答者の質問のテキストデータにおける発生時期を組み合わせて用いる等、それぞれのいずれか１つ、または組み合わせを用いて、学習、推定及び評価を行うようにしても良い。
【０１１６】
以上説明したように、本実施の形態に係る知識量推定装置１０では、コンタクトセンタ等におけるオペレータとユーザとの間の対話の中の「質問」を利用して、話者（ユーザ）の知識量を推定する。
【０１１７】
具体的には、プログラムされたコンピュータ処理により実装される機能として、少なくとも質問抽出部２、特徴量抽出部３、推定情報生成部４、及び知識量推定部５を備え、質問抽出部２は、問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出し、特徴量抽出部３は、質問抽出部２で抽出された質問発話列に基づき、テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出し、推定情報生成部４は、特徴量抽出部３で抽出された質問特徴量、及び当該質問特徴量の抽出の対象とされたテキストデータに対して当該テキストデータにより示される対話から想定される問合せ者の知識量を示すものとして予め付与された知識量情報を学習データとして用いることで、テキストデータに対応する知識量の推定に用いる推定情報を生成する。
【０１１８】
このようにして推定情報生成部４で生成された推定情報は、ハードディスク２８等の記憶装置に記憶される。
【０１１９】
また、質問抽出部２は、知識量の推定対象とする問合せ者と回答者との対話における発話列のテキストデータから、相手への質問の発話列である質問発話列を抽出し、特徴量抽出部３は、質問抽出部２で抽出された質問発話列に基づき、テキストデータにおける当該質問発話列の発生状態に関する特徴量を示す質問特徴量を抽出し、知識量推定部５は、特徴量抽出部３で抽出された質問特徴量と予め記憶装置に記憶された推定情報とを用いて、推定対象とするテキストデータに対応する前記知識量を推定する。
【０１２０】
ここで、質問特徴量としては、問合せ者の質問回数、回答者の質問回数、問合せ者の質問回数と回答者の質問回数との比率、問合せ者の質問のテキストデータにおける発生時期、及び回答者の質問のテキストデータにおける発生時期、等からなる。
【０１２１】
このように、本例では、対話の中の「質問」を利用して、対話から話者の知識量を推定しており、従来技術で音声認識結果を知識量の推定の入力として扱う場合における問題点を回避することができる。
【０１２２】
すなわち、従来の語彙の専門性を用いた音声認識結果を知識量の推定の入力として扱う場合、ある話者の発話の音声認識結果に、専門性の高い単語が誤っていくつか出現した場合には、その話者の知識量は誤って高いと推定されてしまう恐れがあるが、本例では、対話の中の「質問」を利用して、対話から当該話者の知識量を推定しており、このような問題点を回避することができる。
【０１２３】
これにより、本実施の形態に係る知識量推定装置１０を用いることで、対話結果に基づき、対話の対象となった事項に対する当該話者（問合せ者）の知識量の推定を精度良く行うことができる。
【０１２４】
なお、本発明は、上述した例に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１２５】
例えば、本例では、処理対象とする対話としてコンタクトセンタにおけるユーザとオペレータ間の対話（通話）を例に説明したが、これに限定されず、例えば、上記非特許文献２バス運行情報案内システムにおけるユーザからの問合せに対する応答者との対話等、他の音声認識を用いた対話におけるユーザの知識量を推定するシステムに適用可能である。
【０１２６】
また、上記対話とは、システム（回答者）対人間（問合せ者）でも、人間（回答者）対人間（問合せ者）でも、２者の発話のやりとりであれば何れでも良い。
【０１２７】
また、上記対話のテキストデータとは、対話の音声認識結果や書き起こし、テキストチャットなど、文字化（テキスト化）された対話であれば何でもよい。
【０１２８】
また、図２に示したコンピュータ構成において、本発明に係る各処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、各構成による処理が実行されてもよいし、図示されていない通信機能を用いて、当該プログラムを読み込ませることでもよい。
【０１２９】
なお、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１３０】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【０１３１】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能を、コンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１３２】
このように、本発明を実施する形態例を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施の形態例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【０１３３】
１  発話列抽出部
２  質問抽出部
３  特徴量抽出部
４  推定情報生成部
４ａ  質問特徴量
４ｂ  知識量情報（知識量ラベル）
４ｃ  モデル生成機能
５  知識量推定部
５ａ  モデル情報
５ｂ  通話ｉの特徴量
５ｃ  照合機能
６  通話ｉの音声認識結果（推定対象）
７  音声認識結果（学習用通話）
８  通話ｉの話者（ユーザ）の知識量
１０  知識量推定装置
１４  キーボード
１６  マウス
１８  ディスプレイ
２２  ＣＰＵ
２４  ＲＡＭ
２６  ＲＯＭ
２８  ハードディスク
３０  外部Ｉ／Ｆ（インタフェース）
５０  通話装置
【図１】
2013117842.tif 000003
【図２】
2013117842.tif 000004
【図３】
2013117842.tif 000005
【図４】
2013117842.tif 000006
【図５】
2013117842.tif 000007
【図６】
2013117842.tif 000008
【図７】
2013117842.tif 000009
【図８】
2013117842.tif 000010
【図９】
2013117842.tif 000011
【図１０】
2013117842.tif 000012